Collide+Power: новая атака по сторонним каналам затрагивает почти все CPU

Collide+Power: новая атака по сторонним каналам затрагивает почти все CPU

Collide+Power: новая атака по сторонним каналам затрагивает почти все CPU

Исследователи выявили новый вектор атаки по сторонним каналам, которому дали имя «Collide+Power». Несмотря на то что брешь вряд ли будет использоваться в реальных кибератаках, она затрагивает почти все современные процессоры.

Collide+Power обнаружили специалисты Технологического университета Граца. С помощью этого вектора, по словам экспертов, можно слить конфиденциальные данные.

Уязвимость получила идентификатор CVE-2023-20583, но её достаточно трудно использовать в атаке, поэтому ей присвоили низкий уровень опасности.

Принцип действия Collide+Power заключается в измерении потребления процессором электроэнергии в тот момент, когда в кеш-памяти CPU происходит «столкновение» между набором данных атакующего и информацией, отправленной другим приложением для переписи.

 

Collide+Power реализует два варианта, создающих пересечение данных злоумышленника и потенциальной жертвы внутри кеша процессора. Первый из вариантов требует включения многопоточности, при этом жертва должна получить доступ к секретам вроде ключа расшифровки.

 

Во втором варианте используется «префетч-гаджет» в ОС для загрузки данных в кеш процессора и их взаимодействия с данными атакующего без участия жертвы. Специалисты проводят параллель между Collide+Power и Hertzbleed.

На сайте, посвящённом Collide+Power, утверждается, что уязвимость затрагивает практически все процессоры. AMD, например, опубликовала собственное уведомление, разъясняющее проблему нового вектора.

Лучшие LLM ошибаются с ядовитыми грибами в каждом девятом случае

Разработчик Пётр Мигдал проверил, можно ли доверить нейросети самый рискованный этап тихой охоты — определение грибов по фотографии. Короткий ответ: если очень хочется однажды поужинать дважды, то можно. В бенчмарк вошли 1040 фотографий 55 видов грибов, наиболее распространённых в Польше.

Изображения взяли из датасета FungiTastic, созданного на основе Atlas of Danish Fungi. Полная база содержит свыше 600 тыс. снимков с экспертной классификацией, а для части образцов вид подтверждён анализом ДНК.

Модели показывали каждую фотографию и просили назвать пять наиболее вероятных видов на латыни. Дополнительно их не обучали и специальные инструменты не подключали.


Лучше остальных справилась Gemini 3.8 Flash: правильный вид оказался на первом месте в 65% случаев и попал в пятёрку ответов в 85%. Немного отстали Gemini 3.6 Flash с результатами 64% и 85%, а также Gemini 3.7 Flash — 61% и 82%. Внизу таблицы расположились Qwen 3.8 27B, MiniMax-M3 и Qwen 3.8 Flash.


Но высокая точность закончилась там, где начался вопрос безопасности. Gemini 3.8 Flash и Gemini 3.6 Flash примерно в 11% случаев определяли ядовитые грибы как съедобные виды. У GPT-5.6 Sol доля опасных ошибок достигла 24%, у Claude Opus 5 — 29%, а у Qwen 3.8 27B — 36%. То есть последняя модель потенциально отправляла в корзину не тот гриб чаще чем в каждом третьем случае.

Есть важная оговорка: нейросети напрямую не спрашивали, можно ли есть находку. Они определяли вид, а затем исследователь сопоставлял ответы с таблицей съедобности. Некоторые модели и вовсе отказывались давать классификацию.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru